Mai sentito parlare del paradosso di Moravec?

Hans Peter Moravec, austriaco di nascita e docente alla Carnegie Mellon University di Pittsburgh, è noto per i suoi studi su robotica, intelligenza artificiale e futuro tecnologico. Tra le sue idee più famose c’è il paradosso che porta il suo nome, un concetto tanto semplice quanto spiazzante: nelle macchine, è più facile, nel senso che costa meno complessità di algoritmi di calcolo, simulare il pensiero astratto che replicare le abilità percettive e motorie umane.

Già nel 1988 Moravec scriveva che un computer può superare un test di intelligenza o battere un adulto a scacchi, ma resta incapace di muoversi o percepire il mondo come un bambino di un anno. A supporto arrivano anche le riflessioni di Marvin Minsky, pioniere dell’AI al MIT, secondo cui le capacità più difficili da imitare sono proprio quelle che svolgiamo senza pensarci: camminare, afferrare oggetti, distinguere suoni e immagini. Il motivo?

Siamo più consapevoli dei processi semplici, mentre quelli complessi, come le percezioni sensoriali, lavorano in automatico, al riparo dalla coscienza, perché si sono sviluppate in tempi lontanissimi, nel cervello ancestrale “del rettile”.

Al contrario le attività di ragionamento e altre funzioni cognitive superiori come la memoria, l'apprendimento, la pianificazione e la risoluzione dei problemi si sono sviluppate e avvengono prevalentemente nella corteccia cerebrale.

Steven Pinker, linguista e cognitivista, ribadiva il concetto nel 1994: difficili per le macchine sono i compiti semplici, non quelli complessi. Oggi, con computer milioni di volte più potenti, iniziamo a colmare quel divario. Proprio come aveva previsto Moravec.

(*) Docente di Data Analytics for Finance and Insurance, MIB Trieste School of Management